Dopo la siccità, alluvioni colpiscono l’Australia: si temono 500.000 animali morti, “disastro senza precedenti”

Come vi abbiamo raccontato in altri articoli, pesanti alluvioni si sono verificate nei giorni scorsi in Australia, in particolare nell’area del Queensland. 

Dopo una grave fase di siccità sono arrivate abbondanti piogge, in un primo momento accolte con euforia da molte persone, soprattutto allevatori. I fenomeni però, divenuti intensi e a carattere alluvionale, hanno provocato danni ingenti e gravi conseguenze proprio ad attività agricole e allevamenti.

Come riportato dal sito theguardian, si teme che fino a 500.000 capi di bestiame, per la maggior parte provenienti da allevamenti gravemente colpiti dalla siccità, siano stati uccisi in seguito alle piene provocate dalle piogge torrenziali. 

I numeri delle perdite non saranno noti a breve, ma si è già compreso che si tratta di “una massiccia crisi umanitaria”, in quanto moltissimi agricoltori avranno, con la perdita del bestiame, gravi difficoltà finanziarie. Migliaia sono gli animali morti anche nello stato meridionale del Victoria, duramente colpito dalle piogge. 

L’amministratore delegato dell’organizzazione AgForce, punto di riferimento per l’industria del bestiame del Queensland, ha affermato che gli agricoltori potrebbero impiegare decenni per riprendersi. “Non c’è dubbio che questo è un disastro di proporzioni senza precedenti”, ha dichiarato. “Imploro i governi di tutti i livelli di mettere da parte la burocrazia e comprendere la situazione disperata di così tanti produttori. La perdita di centinaia di migliaia di bovini dopo oltre cinque anni di siccità è un colpo tremendo non solo per i singoli agricoltori, molti dei quali hanno perso tutto, ma per intere comunità rurali.” 

 

 

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una significant focus sulla previsione di weather . Lo studio della meteorologia risale a millenni, sebbene il progresso della meteorologia non sia accaduto per il 18 ° secolo. Il 19 ° secolo ha visto modesti progressi nel campo after weather network di osservazione sono stati formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico data . Non era till following la delucidazione delle leggi della fisica e molto più especially , il miglioramento del laptop, permettendo per la rimedio automatizzata di great {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin] clima, nella seconda metà del 20 ° secolo che importanti scoperte in meteo previsioni erano compiuto.
I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sono descritti e quantificati dalle variabili dell’atmosfera terrestre: temperatura, aria pressione , vapore acqueo, flusso di massa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il modo in cui cambiano | alterare | modificare | regola} [/wpts_spin] più di tempo. Different scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su quartiere , regionale e in tutto il mondo livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’atmosfera e chimica dell’atmosfera sono sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il campo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono componente di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata . La meteorologia ha applicazioni in {molti | numerosi | molti | molti campi diversi come l’esercito, la produzione, il trasporto, l’agricoltura e la costruzione.
La previsione numerica [wpts_spin]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su esistente clima condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione personal computer negli anni ’50 che numerica clima previsioni sviluppato realistico risultati finali . Un quantità di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in different countries in tutto il mondo, using use esistente meteo osservazioni trasmesse da radiosondes, clima satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati primariamente sugli stessi principi fisici identici possono essere impiegati per produrre sia breve -termine meteo previsioni o previsioni climatiche a lungo termine; questi ultimi sono ampiamente applicati per comprendere e proiettare il clima (cambiare | alterare | modificare | aggiustare). I miglioramenti made ai modelli regionali hanno allowed per importanti miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici eseguo in modo insoddisfacente nei processi di gestione che si verificano in una zona ragionevolmente ristretta area , come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica clima richieste alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel globe } [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | potenza dei supercomputer, la previsione talento dei modelli numerici meteo si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione strategie come la MOS (model output statistics) sono state creato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più base problema si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni esattamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni accurate a circa 14 giorni anche con completamente corretto input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali utilizzate nel modello avere devono essere integrate con parametrizzazioni per radiazione solare, processi umidi (nubi e precipitazioni), scambio termico, suolo, vegetazione, acque superficiali e gli effetti del terreno. In un sforzo per quantificare il massiccio quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate perché gli anni ’90 di support misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere utile benefici più lontano nel futuro che altrimenti fattibile . Questo metodo analizza numerose previsioni developed con un modello di previsione individual o several Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Estremamente modesti errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno 5 giorni, generazione it impossibile per longy – varietà previsioni – quelle create altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . Inoltre , le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale accurate dell’atmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’atmosfera non poteva essere completamente descritta completamente con una singola esecuzione di previsione a causa dell’incertezza intrinseca, e propose employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per generare indica e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state utilizzate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi clima – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo strategia {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da usando varie parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Beginning nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Range Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a aid definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble System , fa uso di vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, though l’ensemble NCEP, il Global Ensemble Forecasting Technique, utilizes a tecnica identificato come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato strategia, la previsione di insieme è tipicamente valutata in termini di media delle previsioni di persona regard one variabile di previsione, come properly come il grado di accordo in between una varietà di previsioni dentro l’ensemble method , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato through strumenti come i diagrammi di spaghetti, che mostrano la dispersione della quantità {one | 1 | a single | one in particolare sui grafici prognostici per [wpts_spin] distinct time methods in futuro. Ancora un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è utilizzato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di 1 quantità per one certain location . È diffuso per l’insieme diffuso da anche piccolo a consistono il clima che veramente si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che numerosi previsioni da un singolo modello può essere impiegato a tipo un insieme, un numero di modelli may potrebbe anche essere combinato a create a una previsione di insieme. Questo strategia è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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